이번 달에 정확히 같은 건수의 판매를 유도한 제휴 파트너 두 곳이 있다고 해보겠습니다. 어떤 기여도 모델을 사용하느냐에 따라 한쪽은 그 모든 매출에 대한 기여를 인정받고, 다른 한쪽은 전혀 인정받지 못할 수도 있습니다.
물론 커미션 구조를 정하고, 좋은 크리에이터를 찾고, 괜찮은 아웃리치 메시지를 작성해야 합니다. 하지만 선택한 기여도 모델이 최고의 제휴 파트너가 누구인지를 결정한다는 사실을 알려주는 사람은 없습니다. 라스트 클릭, 퍼스트 클릭, 선형, 시간 감쇠 모델은 누가 보상을 받아야 하는지에 대해 완전히 다른 결론을 내립니다. 그에 따라 계속 투자할 대상과 협업을 중단할 대상도 달라집니다.
그것도 우선 보고 있는 수치가 정확하다는 가정하에서의 이야기입니다. 반전은, 실제로는 그렇지 않은 경우가 많다는 점입니다.
잘못된 모델을 선택하면 잘못된 사람에게 보상하게 됩니다. 트래킹이 불안정하다면 어떤 모델을 선택했는지는 중요하지 않습니다. 잘못된 데이터가 들어가면 잘못된 결과가 나옵니다. 이 가이드에서는 선택할 수 있는 모델과 내게 가장 적합한 모델을 찾는 방법, 그리고 골치 아픈 트래킹 공백을 해결하는 방법을 알아봅니다.
기여도 모델은 어떤 제휴 파트너가 어떤 기간 내 발생한 매출의 기여를 인정받는지를 정하는 규칙입니다.
각 모델을 자세히 살펴보기 전에 네 가지 주요 모델을 간략히 살펴보겠습니다:
| 모델 | 기여도 배분 방식 | 추천 대상 | 단점 |
|---|---|---|---|
| 라스트 클릭 | 구매 전 마지막 접점에 100% 배분 | 소규모~중간 규모 프로그램, 대부분의 제휴 프로그램 기본값 | 고객 여정 초기에 고객을 유입시킨 모든 파트너를 무시함 |
| 퍼스트 클릭 | 첫 번째 접점에 100% 배분 | 발견 단계/퍼널 상단 크리에이터 보상 | 실제로 매출을 성사시킨 파트너를 무시함 |
| 멀티터치(선형/시간 감쇠/위치 기반) | 여러 접점에 걸쳐 분배 | 대규모 프로그램, 긴 구매 고려 기간 | 소규모 프로그램에는 과도하고 (크리에이터에게 설명하기도 어려움) |
| 쿠폰/프로모션 코드 | 결제 시 사용된 코드의 소유자 | 코드가 주된 방식인 모든 경우 | 클릭이 어디서 발생했는지는 고려하지 않음 |
고객이 결제 직전에 사용한 링크 또는 코드의 제휴 파트너가 기여도 100%를 받습니다.
대부분의 Shopify 제휴 앱에서 기본으로 제공되는 방식이므로, 대부분의 프로그램이 이를 사용하게 됩니다.
고객의 구매 여정이 다음과 같다고 가정해 보겠습니다:
첫 클릭은 크리에이터 A가 유도했고 크리에이터 B도 큰 역할을 했지만, 마지막 클릭 모델에서는 판매 기여도 100%가 크리에이터 C에게 돌아갑니다.
이 접근 방식의 가장 큰 장점은 단순하다는 점입니다. 대신 여정 초반에 일어난 모든 일을 반영하지 못합니다. 구매 여정이 짧고 단순한 소규모 프로그램에는 적합하지만, 성과 중심 코드와 함께 상시 콘텐츠를 운영하며 실제로 누가 어떤 역할을 하는지 파악하려면 충분하지 않습니다.
고객이 처음 보거나 상호작용한 크리에이터가 모든 기여도를 받습니다. 따라서 위 예시에서는 크리에이터 A가 기여도 100%를 받습니다.
이 모델은 제휴 파트너를 직접 반응형 마케팅보다는 퍼널 상단의 인지도 확보에 활용하는 프로그램에 적합합니다(예: 노골적인 판매 유도 대신 언박싱이나 "제가 사용해 본 제품" 콘텐츠를 만드는 크리에이터).
단점은 고객이 최종적으로 결제하도록 이끈 사람을 무시한다는 점입니다.
한 제휴 파트너에게 모든 기여도를 부여하는 대신, 멀티터치 모델은 판매에 어느 정도 기여한 모든 사람에게 이를 나눠 배분합니다.
일반적인 멀티터치 모델에는 세 가지가 있습니다:
고객은 하나의 게시물만 보고 전환하는 경우가 드물기 때문에, 멀티터치는 실제 구매 여정을 가장 정확하게 반영합니다.
하지만 이러한 정확성에는 대가가 따릅니다. 설정하기도 더 어렵고, 판매에 대해 보상을 받는지만 알고 싶은 제휴 파트너에게 설명하기도 더 어려우며, 일반적으로 소규모 프로그램에는 필요 이상으로 번거롭습니다. 많은 제휴 파트너와 협업하거나 구매 고려 주기가 긴 제품을 다루는 프로그램에 활용하세요.
이 모델은 클릭을 추적하는 대신, 결제 시 누구의 코드가 사용되었는지에 따라 기여도를 부여합니다.
여기서 알아둘 점은 코드는 그 자체로 하나의 모델이 아니라 수단일 뿐이며, 몇 가지 사각지대가 있다는 것입니다.
다음과 같은 상황에서는 코드가 제대로 작동하지 않을 수 있습니다:
코드는 판매 발생 여부와 보상 대상을 추적하는 데 더 신뢰할 수 있는 방법인 반면, 링크는 트래픽 추적에 더 적합합니다. 대부분의 프로그램, 특히 규모가 큰 제휴 프로그램은 하나를 선택하기보다 두 가지를 함께 운영하는 편이 유리합니다.
👉 추가 읽을거리: 제휴 판매 추적 방법
이제 네 가지 모델을 모두 알게 되었습니다. 이제 가장 중요한 질문은 어떤 모델이 여러분의 프로그램에 실제로 적합한지입니다. 이 플로차트는 프로그램의 특성에 따라 적합한 모델을 안내합니다. 자세한 내용은 아래와 같습니다.
설문조사에 따르면 마케터의 70%가 어필리에이트가 성공에 매우 중요하다고 생각합니다. 따라서 프로그램의 전체적인 특성에 맞는 모델을 선택하는 데 시간을 들일 가치가 있습니다.
특히 다음 세 가지를 고려하세요:
여기에는 보편적으로 "정답"인 선택이 없습니다. 둘 다 잘 작동하며, 각각 다른 유형의 어필리에이트에게 유리합니다. 예를 들어 라스트 클릭은 구매를 성사시키는 파트너를 돋보이게 하고, 퍼스트 클릭은 퍼널 상단의 크리에이터에게 모든 공을 돌립니다.
어느 쪽도 틀린 것은 아니므로, 실제로 더 늘리고 싶은 것이 무엇인지에 따라 선택하세요. 조회수인가요, 전환인가요? 결정에 도움이 되는 몇 가지 질문은 다음과 같습니다:
제휴 마케팅을 막 시작했거나 적은 리소스로 운영하는 캠페인을 테스트하려는 경우에는 첫 클릭 또는 마지막 클릭 방식이면 충분합니다.
다음과 같은 경우에는 추가 설정이 필요하더라도 멀티터치 방식이 유용합니다:
고가 제품을 마케팅하는 경우에도 멀티터치 방식이 가장 효과적인 경향이 있습니다. 예를 들어, 20달러 제품은 좀 더 신중한 고려가 필요한 300달러 제품보다 충동구매로 이어질 가능성이 높습니다. 고가 제품을 구매하려는 고객은 구매를 결정하기 전에 여러 크리에이터가 해당 제품을 소개하는 모습을 볼 필요가 있을 수 있습니다.
다만 기본 원칙은 프로그램 규모가 이를 넘어설 때까지 첫 클릭 또는 마지막 클릭 방식을 기본으로 사용하는 것입니다.
어떤 모델을 선택하든 실제로 수집하는 데이터로만 작동할 수 있으므로, 추적 방식(코드, 링크 또는 둘 다) 역시 매우 중요합니다. 아래에서 자세히 살펴보겠습니다.
아무리 잘 선택한 기여 분석 모델이라도 제휴 파트너가 브랜드를 위해 하는 모든 일을 측정할 수는 없습니다.
기여 분석 모델은 직접적으로 추적 가능한 매출을 추적하도록 설계되었습니다. 이러한 모델이 파악하지 못하는 것은 그 사이에 일어나는 작은 순간들입니다. 예를 들어, 크리에이터의 영상을 본 고객이 그날 바로 구매하지는 않았지만 다음에 광고를 보았을 때 브랜드를 조금 더 친숙하게 느끼는 경우입니다.
이를 헤일로 효과라고 하며, 판매 주변에서 일어나는 모든 일을 의미합니다.
브랜드가 이러한 헤일로 효과를 일부 파악하기 위해 사용하는 방법은 다음과 같습니다:
설문에 참여한 마케터의 절반은 인플루언서 파트너 중 제휴 파트너로도 활동하는 비율이 사분의 일 미만이라고 답했습니다. 이는 크리에이터가 브랜드에 미치는 실제 영향 중 상당 부분이 처음부터 제휴 활동으로 추적되도록 설정되지 않은 콘텐츠를 통해 발생한다는 뜻입니다.
프로그램에 아직 제휴 파트너가 아닌 인플루언서 파트너가 있다면, 이들의 영향력을 추적할 수 있도록 제휴 파트너로 참여시키는 것을 고려해 보세요.
적합한 모델을 선택하면 대부분의 문제는 해결되지만, 아무리 잘 선택한 모델이라도 운영을 시작하면 몇 가지 동일한 문제에 부딪히게 됩니다.
반복해서 발생하는 문제 네 가지를 소개합니다.
제휴 파트너를 통해 판매가 발생해 수수료를 지급했다고 가정해 보겠습니다. 그런데 두 주 후 고객이 제품을 반품합니다. 더 이상 존재하지 않는 판매 건에 대해 제휴 파트너에게 비용을 지급한 셈입니다.
해결 방법: 즉시 지급하는 대신, 홀드 기간, 즉. 판매 후 수수료가 ‘보류’ 상태로 유지되는 정해진 기간을 설정하세요. 삼십 일은 적절한 기간입니다. 대부분의 반품 기간을 포괄하면서도 크리에이터가 지급받기까지 너무 오래 기다리지 않아도 됩니다.
Modash에서는 프로그램별로 홀드 기간을 설정할 수 있으며, 크리에이터용 포털에도 동일하게 반영되어 제휴 파트너가 지급 시점을 알 수 있습니다.
어느 시점에는 크리에이터의 코드 사용 횟수와 링크 클릭 수가 일치하지 않게 되고, 어떤 수치를 믿어야 할지 고민하게 됩니다. 답은 어느 한 수치만 단독으로 신뢰해서는 안 된다는 것입니다. 코드와 링크는 서로 다른 것을 측정하므로, 하나의 절대적인 기준이 아니라 동일한 활동을 바라보는 두 가지 관점으로 다루세요.
각각이 실제로 어떤 용도에 적합한지 살펴보겠습니다:
해결 방법: 크리에이터가 수치에 이의를 제기하면 코드 사용 횟수와 링크 클릭 수를 모두 확인하고 나란히 비교하여 조정하세요. 열 번 중 아홉 번은 추적 오류가 아니라 코드와 링크의 불일치, 즉 누락된 코드, 기기 간 구매, 클릭 없이 공유된 코드 때문에 발생합니다.
Modash는 모든 제휴 파트너에게 코드와 추적 링크를 자동으로 생성하고, 둘 다 하나의 성과 화면에 반영하므로 보고서를 수작업으로 취합할 필요가 없습니다.
Apple의 iOS 개인정보 보호 규정에 따라 이제 앱은 사용자를 추적하기 전에 허가를 받아야 합니다. 즉, 점점 더 많은 링크 클릭이 아예 추적되지 않거나 잘못된 사람에게 기여도가 할당됩니다.
해결책: 특히 트래픽의 상당 부분이 iOS에서 발생한다면, 링크만 사용하기보다 코드를 기본 추적 방식으로 사용하세요. 코드는 쿠키나 앱 간 추적 권한에 의존하지 않으므로 이 문제를 피할 수 있습니다.
Modash의 기여도 분석 로직은 동일한 주문에 코드와 링크가 모두 적용될 수 있는 경우 이미 코드를 우선시하므로, 프로그램을 이 문제로부터 자연스럽게 보호합니다.
코드 도용은 제휴 파트너의 할인 코드가 해당 파트너의 자체 오디언스 밖으로 공유되거나 유출되는 경우를 말합니다(예: 쿠폰 모음 사이트). 이는 꽤 흔한 문제로, 마케터의 47.6%가 이 문제를 겪고 있다고 답했습니다.
20퍼센트는 아예 아무 조치도 취하지 않으며, 이를 제휴 프로그램 운영에 따르는 불가피하고 영향이 크지 않은 비용으로 여깁니다. 이 문제가 수치를 크게 왜곡하지 않는다면 합리적인 판단입니다.
이 문제가 실제로 수치에 영향을 미치고 있다면 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다:
크리에이터가 자신의 수치를 볼 수 없다면 위의 모든 문제는 결국 신뢰 문제로 이어집니다.
제휴 파트너가 수익 확인을 기다려야 한다면, 모든 보류 기간과 코드 및 링크 불일치, 쿠키 추적 문제는 마치 여러분이 돈을 지급하지 않는 것처럼 느껴지기 시작할 수 있습니다. 사기에도 좋지 않고 탄탄한 크리에이터 관계를 구축하는 데도 좋지 않습니다.
해결책: 제휴 파트너가 기다리지 않고 실시간으로 확인할 수 있도록 자신의 성과를 직접 볼 수 있게 하세요. Modash에서는 구매 후 약 30분 내에 크리에이터용 포털에 수수료와 판매 데이터가 표시됩니다. 각 크리에이터는 자신의 링크/코드와 연결된 주문, 적립된 수수료, 지급 예정일을 확인할 수 있으므로, 보류 중인 수수료도 아무 설명 없는 공백이 아니라 보류 사유와 함께 표시됩니다.
기본적으로는 라스트 클릭 모델이 가장 많습니다. 거의 모든 Shopify 어필리에이트 앱이 이를 사용하기 때문입니다. 설정하고 설명하기 간단해서 대부분의 브랜드는 아예 의문을 제기하지 않습니다.
무엇에 보상하고 싶은지에 따라 다릅니다. 퍼스트 클릭은 고객에게 브랜드를 처음 소개한 사람에게, 라스트 클릭은 판매를 성사시킨 사람에게 기여를 인정합니다. 대부분의 프로그램은 더 간단하므로 라스트 클릭을 기본값으로 사용합니다. 하지만 어필리에이트가 주로 퍼널 상단의 발견 단계 콘텐츠를 제작한다면, 퍼스트 클릭이 실제로 수행하는 업무를 더 잘 반영할 가능성이 높습니다.
대부분의 이커머스 브랜드는 고객이 구매하기까지 일반적으로 걸리는 기간에 따라 7일에서 30일 사이로 설정합니다. 짧은 기간은 충동구매 상품에 적합하고, 구매 전에 좀 더 신중한 고려가 필요한 상품에는 긴 기간이 더 적합합니다.
서로 다른 항목을 집계하기 때문입니다. 고객이 링크를 클릭했지만 코드를 사용하는 것을 잊을 수도 있고, 아무것도 클릭하지 않고 캡션에서 본 코드를 사용할 수도 있으며, 휴대폰에서 클릭한 뒤 나중에 다른 기기에서 코드를 사용해 구매할 수도 있습니다. 이러한 상황에서는 코드와 링크 수치가 자연스럽게 일치하지 않습니다.
기본 기능만으로는 사실상 어렵습니다. Shopify에서는 UTM 파라미터를 통해 할인 코드 및 추천 유입 경로별 매출을 확인할 수 있어 전체적인 현황을 보기에 좋습니다. 하지만 어필리에이트별로 코드와 추천 링크 클릭을 연결해 주지는 않으므로, 결국 보고서를 수동으로 대조해야 합니다. Shopify는 훌륭한 이커머스 플랫폼이지만, 어필리에이트 플랫폼으로 만들어진 것은 아닙니다. Modash 같은 도구는 Shopify 데이터에 연동되어 이를 대신 연결해 줍니다. 어필리에이트마다 코드 하나와 추적 링크 하나를 제공하고, 둘 다 크리에이터별 단일 보기로 통합됩니다.
판매가 발생하는 즉시 커미션을 지급하면, 두 주 후 반품이 발생했을 때는 이미 존재하지 않는 판매에 대해 어필리에이트에게 지급한 상태가 됩니다. 그래서 커미션을 확정하지 않고 보류 상태로 두는 기간을 정해 두는 것이 좋습니다. Modash에서는 프로그램별로 이 보류 기간을 설정할 수 있으며, 해당 기간 중 반품이나 취소가 발생하면 관련 커미션은 지급되기 전에 자동으로 제외됩니다.
프로그램에 어필리에이트가 많거나, 구매 고려 주기가 길거나, 고객이 일반적으로 구매 전 여러 크리에이터를 접하는 경우에만 그렇습니다. 어필리에이트 수가 적고 구매 여정이 짧고 단순하다면, 멀티터치 모델은 지금 필요한 것보다 더 복잡합니다.
해당 크리에이터의 코드 사용 내역과 링크 클릭 수를 모두 가져와 나란히 비교하세요. 대부분의 경우 차이는 실제 추적 오류보다는 코드와 링크의 불일치(예: 코드 입력 누락, 기기 간 구매, 링크 없이 공유된 코드)에서 비롯됩니다.
모든 경우에 "옳은" 어트리뷰션 모델이 있는 것은 아닙니다. 프로그램에 맞는 모델이 있을 뿐입니다. 프로그램의 규모와 복잡성부터 살펴보고, 실제로 어떤 행동에 보상할지 결정한 다음, 어떤 모델을 사용할지 고민하기 전에 추적 방식을 선택하세요.
반품, 코드와 링크의 불일치, iOS 쿠키 차단, 코드 가로채기, 자신의 수치를 확인할 수 없는 크리에이터도 놓치지 마세요.
결국 완벽한 모델은 크리에이터가 신뢰하는 모델입니다. Modash는 별도 설정 없이 이러한 신뢰를 제공합니다. 설정 가능한 기간의 라스트 터치 어트리뷰션, 제휴사별로 연결된 코드와 링크, 반품을 자동으로 처리하는 보류 기간, 그리고 제휴사가 모든 주문과 지급 내역을 실시간으로 확인할 수 있는 크리에이터 전용 포털까지 제공합니다.
무료 체험을 시작하고 첫날부터 프로그램을 제대로 설정하세요.